1.本文给出新的基于梯度方向直方图统计的权值计算方法，实现稳定的图切割。
2.该方法引进了权值，使得它比全域法具有更好的自适应能力和较高的预测精度。
3.这些权值是全局最小点。
4.在修改权值时采用逐渐减小学习速率的方法。
5.首先将被控对象进行离线辨识，确定NNC的初始权值再进行神经网络在线控制www.87653.com，从而能够进一步提高系统的控制精度。
6.通过控制点位置和权值节点分布以及高斯标准误差来控制曲线形状。
7.利用B样条基函数的正定性、紧密性和归一性，可使训练过程中权值的调整在局部范围内，且系统的输出简单可靠。
8.文章提出了一种新的优化神经网络结构及权值的方法——两级进化的方法。
9.它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
10.利用遗传神经网络，通过对其权值的训练，优化权系数和网络结构。
11.它并不构成对工业产权值得，给予相对的权利，或任何牌照发放。
12.实现方法主要有:骨骼空间变形、根据示例生成形状和多重权值计算。
13.所用的RBF神经网络算法是从输入信号的数据中训练出中心值和宽度值，再训练通过用最大熵值的代价函数推导的权值。
14.根据任意给定的一组权值，构造一棵哈夫曼树。
15.从数学意义上讲，这种权值学习相当于欧氏空间中对一组点进行了一个线性变换。
16.在构建系统发生树时，首先根据回路构建其拓扑结构，然后根据拓扑结构和距离矩阵给各边分配权值。
17.其次采用特尔斐法确定高层指标的权值。
18.提出了一种新颖的基于权值的微机械数模转换器，它的原理与电路中的权电阻数模转换器类似。
19.然后通过训练神经网络把这些知识储存于神经网络的权值中，幷在其它的地震输人下使用。
20.实验结果表明，选择适当的连接权值可以得到环路的持续振荡发放。
21.算法具有低的运算复杂度，仿真结果表明该算法具有好的时延捕获和波束形成权值捕获性能。
22.算法利用人耳的听觉掩蔽效应动态确定每一帧的权值，有选择地增强。
23.以往的BP算法调节神经元网络的权值，其网络的隐层结点数、网络学习快慢程度及网络的泛化能力都与网络的激励函数有关的。
24.针对回归神经网络训练效率低，泛化能力差等问题，尝试引入一种初始权值优化方法加以改进。
25.同时运用层次分析法获取多目标优化函数的权值向量，并通过知识引导有效地提高了算法效率。
26.在前馈网络中，不同的权值组合可逼近同一映射。
27.提出了一种基于权值模板匹配的全自主足球机器人目标识别方法。
28.将初始权值的修正和网络各层神经元个数及传递函数紧密联系。
29.运用幂指数法对导弹武器系统的生存能力进行计算，对于指数法中各因素的重要性程度，采用模糊层次分析法来计算各因素的权值。
30.神经网络权值和阈值的优化方法。
31.除了字词权值以外，网页也可根据其他策略来排行。
32.隐层输出层的权值用最速下降法学习，输入层隐层的权值用遗传算法进行学习。www.87653.com
33.加权值会因时间而改变，比如出现细微差别或倾向。
34.这些特征模型用来作为权值函数的因子。
35.神经网络结构及其权值优化的遗传算法。
36.在修改权值时，引入串行修正权值的思想。
37.在信息完备化过程中，该模型考虑了属性重要性之间的差异，并赋予了相应的权值。
38.对于权值低于屏蔽层的义原，我们不将其选入特征集，并相应保留原词。
39.该方法是利用遗传算法的全局优化功能搜索BP网络各神经元之间的连接权值。
40.将遗传算法与神经网络盲均衡算法相结合，提出了两段式优化神经网络权值的方案。
41.神经网络结构及权值优化属两级进化方法。
42.各神经元的连接权值具有一定的分布。
43.该算法从负载平衡的思想出发，赋予每条链路一个与全局资源相关的权值即链路相对空闲率，寻找链路相对空闲率较高的选播路径。
44.该算法经两个常用函数检验，并在图象识别的神经网络权值训练中得到应用。
45.贝叶斯神经网络中，每个权值和误差被视为随机变量，它们的先验概率分布是遵从正态分布的。
46.提出了一种基于最少转接次数原则且提供多权值路径解集的算法。
47.对于光顺算法，本文中不采用光顺平铺边界，而是采用光顺权值差内部边界。
48.利用DOA信息，初始化自适应波束成形的权值。
